教师短缺是一个全球现象。根据联合国教科文组织 (2024) 的说法,“COVID-19 大流行对教师的可用性产生了长期影响”(第 6 页)。这一问题在语言教师方面尤为明显。例如,加拿大沉浸式教学专业人员协会 (ACPI) 和加拿大第二语言教师协会 (CASLT) (ACPI, 2023) 的一项研究显示,加拿大缺少 10,000 名法语沉浸式教学和 FSL 教师。这种短缺在农村和偏远地区尤为明显。对于许多机构和教师培训计划来说,在城市中心以外提供职前教师实习非常昂贵,他们需要更多愿意前往农村和偏远地区监督教师培训生的合格主管。根据联合国 (2020) 的说法,初级教师培训需要进行改革,特别是通过促进教学指导和监督机制的创新。此外,这种改革必须解决语言教师培训和监督适应新数字时代的紧迫性。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
1 弗莱堡大学医学中心骨科和创伤外科系,弗莱堡大学医学院,弗莱堡 79108,德国;sara.uelkuemen@hotmail.de(S.Ü.);pm.obid@gmail.com(PO);gernotmichaellang@gmail.com(GML)2 洛雷托医院脊柱外科系,弗莱堡 79100,德国;frank.hassel@rkk-klinikum.de(FH);alisia.zink@gmail.com(AZ)3 帕拉塞尔苏斯医科大学实验神经再生研究所、脊髓损伤和组织再生中心萨尔茨堡(SCI-TReCS),奥地利 5020 萨尔茨堡; s.couillard-despres@pmu.ac.at 4 海德堡大学医院口腔颌面外科系,69120 海德堡,德国;veronika.shavlokhova@med.uni-heidelberg.de 5 奥地利组织再生集群,1200 维也纳,奥地利 6 医学情报与信息学,慕尼黑工业大学医学院 Rechts der Isar 医学中心,81675 慕尼黑,德国;martin.boeker@tum.de * 通信地址:babak.saravi@jupiter.uni-freiburg.de
借助 AI,您可以模拟不同的换货或流失率,并查看对收入的影响。下面是为客户演示准备的真实 AI 商品组合模拟。他们想知道商店商品组合变化(即添加新商品与删除旧的低效 SKU)的盈亏平衡点。
本文基于人工智能驱动的分析模型,为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型,其中包括空气动力学,结构质量和雷达横截面预测,以将定量数据带到初始设计阶段,从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期,为以后的设计活动提供了更准确的翼,尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时,生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此,除了降低设计成本外,这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外,个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用,但必须考虑许多因素,包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
对于我们正在处理的系统,经典的PID不足,因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作,除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助,但有必要进行观察期调查控制器的性能,在某些情况下,这需要大量时间。在控制器启动服务中,这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下,动态现象损害了PID控制器的性能,因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样,我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
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近年来,深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣,包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制:用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎,FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说,拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现,学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展,以及数字研究数据管理基础设施的不断增加,以及促进开放数据、开源和开放科学的文化,人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状,以及未来可以改进的方法。